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Enregistrement W4294656212 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.25424

Analysis of Rates of Brain Metastases and Association With Breast Cancer Subtypes in Ontario, Canada

2022· article· en· W4294656212 sur OpenAlexaffabout
Xin Ye Wang, Michael N. Rosen, Rania Chehade, Arjun Sahgal, Sunit Das, Ellen Warner, Refik Saskin, Bo Zhang, Hany Soliman, Kelvin Chan, Katarzyna J. Jerzak

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineBreast cancerIncidence (geometry)Cumulative incidenceRadiation therapyPopulationOncologyInternal medicineCancerCohortCancer registryLogistic regressionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Approximately 1 in 7 patients with metastatic breast cancer (MBC) will receive radiotherapy for brain metastases (BRM). Significant differences in cumulative incidence of BRM by breast cancer subtype may inform future BRM screening protocols. Objective: To describe cumulative incidence of BRM among patients with de novo MBC. Design, Setting, and Participants: In this population-based cohort study, population health administrative databases in Ontario, Canada, held at the ICES were used to identify patients diagnosed with de novo MBC between 2009 and 2018. Given that a code for BRM does not exist within ICES, we analyzed the incidence of radiotherapy for BRM. The median (IQR) follow-up was 19.3 (6.2-39.5) months. A total of 100 747 patients with a new diagnosis of breast cancer between January 2009 and December 2018 were identified. Of these patients, 17 955 were excluded because they had previous or subsequent malignant neoplasms, 583 were excluded because they were younger than 18 years, 974 were excluded because there was an invalid Ontario Health Insurance Plan number or a date of death on or before the index date. Among 81 235 remaining patients, 3916 were identified as having de novo MBC. Exposures: Treatment with radiotherapy for breast cancer BRM. Main Outcomes and Measures: Cumulative incidence of radiotherapy for BRM accounting for the competing risk of death, and time from MBC diagnosis to brain radiotherapy. Kaplan-Meier analyses were performed for time-to-event end points. Logistic regression was used to account for confounding variables. Results: Among 3916 patients with MBC, 1215 (31.0%) had HR-positive/ERBB2 (formerly HER2)-negative cancer, 310 (7.9%) had ERBB2-positive/HR-positive cancer, 200 (5.1%) had ERBB2-positive/HR-negative cancer, 258 (6.6%) had TNBC, and the remaining 1933 patients (49.4%) had an unknown breast cancer subtype. The median (IQR) age at diagnosis was 63 (52-75). A total of 549 (14.0%) underwent stereotactic radiosurgery or whole brain radiotherapy for breast cancer BRM. Cumulative incidence of BRM was higher among patients with ERBB2-positive/HR-negative breast cancer (34.7%), ERBB2-positive/HR-positive breast cancer (28.1%), and triple-negative breast cancer (21.9%) compared to those with HR-positive/ERBB2-negative breast cancer (12.1%). The median (IQR) time from MBC diagnosis to brain radiotherapy ranged from 7.5 (2.3-17.4) months for patients with TNBC to 19.8 (12.2-35.1) months for those with ERBB2-positive/HR-positive breast cancer. Conclusions and Relevance: Incidence and time to development of BRM vary significantly by breast cancer subtype. A better understanding of the biology of intracranial metastatic disease may help inform potential screening programs or preventative interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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